AI 正在重塑振动诊断的作业方式。基于原始振动时序与一维卷积神经网络（1D-CNN）的端到端识别，对轴承、齿轮箱早期故障（内圈、外圈、点蚀）已达到可部署的准确率；融合振动与温度的多模态预测性维护近两年成为专利热点。需求侧，Grand View Research 援引 SAS 的调查显示，约 71% 的制造企业已在 AIoT 平台上开展预测性维护。
但算法的上限取决于数据。采样率是否充足、安装是否避开共振、能否在边缘端完成特征提取，都直接决定模型表现。一线经验是：先建好高质量的数据管道，再谈更高级的模型。
这正是中云创新 DAQ 系列产品的设计逻辑：24 位 ADC 高保真采集，边缘端直接计算 RMS、峰值、峭度、峰峰值等九大特征，为云端 AI 模型提供干净、稳定、可复现的输入。
资料来源：公开学术与专利文献；Grand View Research 援引的 SAS 调查。